从LLM到VLM再到VLA,谷歌正式发布RT-2模型:通用人工智能的出现赋予了人形机器人存在的意义,#而当前机器人商用的核心矛盾是大模型带来的通用性尚未满足实际生产生活中需要的准确性!这需要更高层次的模型去不断完善。谷歌deep mind本次更新的VLA(Vision Language Model)模型打通了语言、视觉、动作三个层次的控制,语言和...
通过微调 VLM,它可以根据文本编码生成动作。具体来说,该模型是在包含与动作相关文本tokens的数据集上进行训练的。这种类型的模型可以称为**视觉语言动作模型(VLA)**[9]。RT-2 基于 Robotic Transformer 1 (RT-1) [10] 训练的策略构建,利用相同的数据集和扩展的 VLA 来显着增强模型对新任务的泛化能力。 RT-X...
从LLM到VLM再到VLA,谷歌正式发布RT-2模型:通用人工智能的出现赋予了人形机器人存在的意义,#而当前机器人商用的核心矛盾是大模型带来的通用性尚未满足实际生产生活中需要的准确性!这需要更高层次的模型去不断完善。谷歌deep mind本次更新的VLA(Vision Language Model)模型打通了语言、视觉、动作三个层次的控制,语言和...
这些模型通常建立在预训练模型中包含的大量知识之上,并针对机器人操作定制架构。 在这方面最重要的项目之一是谷歌的RT-2,这是一种视觉语言动作(VLA)模型,它将感知数据和语言指令作为输入,并直接将动作命令输出到机器人。 论文地址:https://robotics-transformer2.github.io/assets/rt2.pdf Google DeepMind最近又将版...
RT-2是一种创新的视觉-语言-动作(VLA)模型,它结合了来自网络和机器人的数据,为机器人控制提供了通用指令。其创新之处在于能够弥合在大规模网络数据集上训练的高容量视觉-语言模型(VLM)与机器人控制的实际需求之间的差距。通过适应Pathways Language and Image model(PaLI-X)和Pathways Language model Embodied(PaLM-...
本节提供有关三维表示、大型语言模型(LLM)、二维视觉语言模型(VLM)和视觉基础模型(VFM)的基本背景知识。 3D表示 选择3D表示来描述、建模和理解我们的世界是一个至关重要的主题,有助于理解3D LLM的当前进展。它也是计算机视觉的一个基础研究领域。由于深度学习、计算资源和3D数据可用性的进步,该领域最近出现了大幅增...
通过利用大规模训练数据,单个VLM通常可以执行多个图像到文本的生成任务,如图像字幕和视觉问答(VQA)。值得注意的例子包括SimVLM、BLIP和OFA等。更强大的VLM,如BLIP-2、Flamingo和LLaVA,能够处理基于输入图像的多回合对话和推理。随着扩散模型的引入,文本到图像的生成也成为了研究界的焦点。通过对大量的图像-文本对进行...
人工智能和机器人研究科学家Chris Paxton表示,使用LLM和VLM使感知和推理更加容易,这让很多机器人任务看起来比以前更可行。 串联现有功能 经典机器人系统的一大局限性是需要明确的指令。 而LLM能够将松散定义的指令,映射到机器人技能范围内的特定任务序列。许多前沿模型甚至可以在不需要训练的情况下完成这些任务。
人工智能和机器人研究科学家Chris Paxton表示,使用LLM和VLM使感知和推理更加容易,这让很多机器人任务看起来比以前更可行。 串联现有功能 经典机器人系统的一大局限性是需要明确的指令。 而LLM能够将松散定义的指令,映射到机器人技能范围内的特定任务序列。许多前沿模型甚至可以在不需要训练的情况下完成这些任务。
人工智能和机器人研究科学家Chris Paxton表示,使用LLM和VLM使感知和推理更加容易,这让很多机器人任务看起来比以前更可行。 串联现有功能 经典机器人系统的一大局限性是需要明确的指令。 而LLM能够将松散定义的指令,映射到机器人技能范围内的特定任务序列。许多前沿模型甚至可以在不需要训练的情况下完成这些任务。